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🔥 内容介绍
一、引言
随着科技的发展,负荷数据的预测在各个领域的应用越来越广泛。传统的预测方法往往存在精度不高、计算复杂度大等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种基于引力搜索优化算法(GSA)的BP时序预测方法,实现负荷数据预测单输入单输出。
二、引力搜索优化算法(GSA)简介
引力搜索优化算法(GSA)是一种模拟万有引力作用的全局优化算法。它通过计算各个粒子之间的引力大小,引导粒子向最优解区域移动。GSA具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点,适用于解决复杂的优化问题。
三、BP时序预测模型
BP(Back Propagation)神经网络是一种多层前馈神经网络,广泛应用于时序预测领域。BP神经网络通过反向传播算法不断调整权值和阈值,使网络输出逐渐接近目标值。然而,传统的BP神经网络存在局部最优、训练速度慢等问题。
四、基于GSA的BP时序预测方法
本文提出了一种基于GSA的BP时序预测方法,将GSA与BP神经网络相结合,实现负荷数据预测单输入单输出。具体步骤如下:
1. 初始化BP神经网络的权值和阈值,以及GSA的参数;
2. 将负荷数据作为BP神经网络的输入,计算网络输出;
3. 计算网络输出与目标值之间的误差,并将其作为引力;
4. 利用GSA更新BP神经网络的权值和阈值;
5. 重复步骤2-4,直到满足预设的停止条件。
⛳️ 运行结果



🔗 参考文献
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度
2 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类